一次非常有趣的sql优化经历

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作者:风过无痕
cnblogs.com/tangyanbo/p/4462734.html

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场景

我用的数据库是mysql5.6,下面简单的介绍下场景

课程表:


create table Course(
c_id int PRIMARY KEY,
name varchar(10)
)

数据100条

学生表:


create table Student(
id int PRIMARY KEY,
name varchar(10)
)

数据70000条

学生成绩表SC:


CREATE table SC(
    sc_id int PRIMARY KEY,
    s_id int,
    c_id int,
    score int
)

数据70w条

查询目的:

查找语文考100分的考生

查询语句:


select s.* from Student s where s.s_id in 
</code><p>`(select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )`
</p></pre>
<blockquote style='padding: 10px 15px 10px 1rem;color: rgb(62, 62, 62);border-left-width: 6px;border-left-color: rgb(220, 230, 240);font-size: 0.8em;line-height: inherit;background: rgb(242, 247, 251);overflow: auto;overflow-wrap: normal;word-break: normal;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;'>
执行时间:30248.271s
</blockquote>
晕,为什么这么慢,先来查看下查询计划:
<pre style="font-size: 15px;color: rgb(62, 62, 62);line-height: inherit;text-align: start;background-color: rgb(255, 255, 255);"><code class="hljs sql" style="margin-right: 2px;margin-left: 2px;padding: 0.5em;font-size: 12px;color: white;line-height: 15px;border-radius: 0px;background: rgb(51, 51, 51);font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;display: block;overflow-x: auto;word-spacing: -3px;letter-spacing: 0px;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow-y: auto !important;">EXPLAIN 

select s.* from Student s where s.s_id in 
</code>`(select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100 )`</pre>
<img class="" src="https://www.javazhiyin.com/wp-content/uploads/2019/03/java2-1552647472.png" src="https://www.javazhiyin.com/wp-content/themes/mnews/images/post-loading.gif" alt="一次非常有趣的sql优化经历" title="一次非常有趣的sql优化经历">
发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段了。
<h4 style='margin-top: 1.3em;margin-bottom: 1.3em;font-size: 15px;color: rgb(21, 153, 87);line-height: inherit;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);'>先给sc表的c_id和score建个索引</h4>
<pre style="font-size: 15px;color: rgb(62, 62, 62);line-height: inherit;text-align: start;background-color: rgb(255, 255, 255);"><code class="hljs sql" style="margin-right: 2px;margin-left: 2px;padding: 0.5em;font-size: 12px;color: white;line-height: 15px;border-radius: 0px;background: rgb(51, 51, 51);font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;display: block;overflow-x: auto;word-spacing: -3px;letter-spacing: 0px;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow-y: auto !important;">CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);
</code><p>`CREATE index sc_score_index on SC(score);`
</p></pre>
<blockquote style='padding: 10px 15px 10px 1rem;color: rgb(62, 62, 62);border-left-width: 6px;border-left-color: rgb(220, 230, 240);font-size: 0.8em;line-height: inherit;background: rgb(242, 247, 251);overflow: auto;overflow-wrap: normal;word-break: normal;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;'>
再次执行上述查询语句,时间为: 1.054s
</blockquote>
快了3w多倍,大大缩短了查询时间,看来索引能极大程度的提高查询效率,建索引很有必要,很多时候都忘记建索引了,数据量小的的时候压根没感觉,这优化的感觉挺爽。
但是1s的时间还是太长了,还能进行优化吗,仔细看执行计划:
<img class="" src="https://www.javazhiyin.com/wp-content/uploads/2019/03/java6-1552647473.png" src="https://www.javazhiyin.com/wp-content/themes/mnews/images/post-loading.gif" alt="一次非常有趣的sql优化经历" title="一次非常有趣的sql优化经历">
<h4 style='margin-top: 1.3em;margin-bottom: 1.3em;font-size: 15px;color: rgb(21, 153, 87);line-height: inherit;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);'>查看优化后的sql:</h4>
<pre style="font-size: 15px;color: rgb(62, 62, 62);line-height: inherit;text-align: start;background-color: rgb(255, 255, 255);"><code class="hljs sql" style="margin-right: 2px;margin-left: 2px;padding: 0.5em;font-size: 12px;color: white;line-height: 15px;border-radius: 0px;background: rgb(51, 51, 51);font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;display: block;overflow-x: auto;word-spacing: -3px;letter-spacing: 0px;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow-y: auto !important;">SELECT
    `YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`,
    `YSB`.`s`.`name` AS `name`
FROM
    `YSB`.`Student` `s`
WHERE
     in_optimizer  (
        `YSB`.`s`.`s_id` , EXISTS  (
            SELECT
            FROM
                `YSB`.`SC` `sc`
            WHERE
                (
                    (`YSB`.`sc`.`c_id` = 0)
                    AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100)
                    AND (
                         CACHE  (`YSB`.`s`.`s_id`) = `YSB`.`sc`.`s_id`
                    )
                )
        )
    )

晕,为什么这么慢,先来查看下查询计划:

发现没有用到索引,type全是ALL,那么首先想到的就是建立一个索引,建立索引的字段当然是在where条件的字段了。

快了3w多倍,大大缩短了查询时间,看来索引能极大程度的提高查询效率,建索引很有必要,很多时候都忘记建索引了,数据量小的的时候压根没感觉,这优化的感觉挺爽。

一次非常有趣的sql优化经历

怎么查看优化后的语句?

方法如下(在命令窗口执行 ):

一次非常有趣的sql优化经历 一次非常有趣的sql优化经历

有type=all

按照我之前的想法,该sql的执行的顺序应该是先执行子查询


select s_id from SC sc where sc.c_id = 0 and sc.score = 100</code>
</p></pre>
<blockquote style='padding: 10px 15px 10px 1rem;color: rgb(62, 62, 62);border-left-width: 6px;border-left-color: rgb(220, 230, 240);font-size: 0.8em;line-height: inherit;background: rgb(242, 247, 251);overflow: auto;overflow-wrap: normal;word-break: normal;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;'>
耗时:0.001s
</blockquote>
得到如下结果:
<img class="" src="https://www.javazhiyin.com/wp-content/uploads/2019/03/java2-1552647473.png" src="https://www.javazhiyin.com/wp-content/themes/mnews/images/post-loading.gif" alt="一次非常有趣的sql优化经历" title="一次非常有趣的sql优化经历">
然后再执行
<pre style="font-size: 15px;color: rgb(62, 62, 62);line-height: inherit;text-align: start;background-color: rgb(255, 255, 255);"><p>`select s.* from Student s where s.s_id in(7,29,5000)`
</p></pre>
<blockquote style='padding: 10px 15px 10px 1rem;color: rgb(62, 62, 62);border-left-width: 6px;border-left-color: rgb(220, 230, 240);font-size: 0.8em;line-height: inherit;background: rgb(242, 247, 251);overflow: auto;overflow-wrap: normal;word-break: normal;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;'>
耗时:0.001s
</blockquote>
这样就是相当快了啊,Mysql竟然不是先执行里层的查询,而是将sql优化成了exists子句,并出现了EPENDENT SUBQUERY,mysql是先执行外层查询,再执行里层的查询,这样就要循环70007*8次。
<h4 style='margin-top: 1.3em;margin-bottom: 1.3em;font-size: 15px;color: rgb(21, 153, 87);line-height: inherit;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);'>那么改用连接查询呢?</h4>
<pre style="font-size: 15px;color: rgb(62, 62, 62);line-height: inherit;text-align: start;background-color: rgb(255, 255, 255);"><code class="hljs sql" style="margin-right: 2px;margin-left: 2px;padding: 0.5em;font-size: 12px;color: white;line-height: 15px;border-radius: 0px;background: rgb(51, 51, 51);font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;display: block;overflow-x: auto;word-spacing: -3px;letter-spacing: 0px;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow-y: auto !important;">SELECT s.* from 
Student s
INNER JOIN SC sc
on sc.s_id = s.s_id
where sc.c_id=0 and sc.score=100

得到如下结果:

然后再执行

这样就是相当快了啊,Mysql竟然不是先执行里层的查询,而是将sql优化成了exists子句,并出现了EPENDENT SUBQUERY,mysql是先执行外层查询,再执行里层的查询,这样就要循环70007*8次。

这里为了重新分析连接查询的情况,先暂时删除索引sc_c_id_index,sc_score_index

执行时间是:0.057s

效率有所提高,看看执行计划:

一次非常有趣的sql优化经历

这里有连表的情况出现,我猜想是不是要给sc表的s_id建立个索引


CREATE index sc_s_id_index on SC(s_id);
show index from SC
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再执行连接查询

时间: 1.076s

竟然时间还变长了,什么原因?查看执行计划:

一次非常有趣的sql优化经历

优化后的查询语句为:


SELECT
    `YSB`.`s`.`s_id` AS `s_id`,
    `YSB`.`s`.`name` AS `name`
FROM
    `YSB`.`Student` `s`
JOIN `YSB`.`SC` `sc`
WHERE
    (
        (
            `YSB`.`sc`.`s_id` = `YSB`.`s`.`s_id`
        )
        AND (`YSB`.`sc`.`score` = 100)
        AND (`YSB`.`sc`.`c_id` = 0)
    )

貌似是先做的连接查询,再进行的where条件过滤

回到前面的执行计划:

一次非常有趣的sql优化经历

这里是先做的where条件过滤,再做连表,执行计划还不是固定的,那么我们先看下标准的sql执行顺序:

一次非常有趣的sql优化经历

正常情况下是先join再进行where过滤,但是我们这里的情况,如果先join,将会有70w条数据发送join,因此先执行where过滤是明智方案,现在为了排除mysql的查询优化,我自己写一条优化后的sql


SELECT
    s.*
FROM
    (
        SELECT
            *
        FROM
            SC sc
        WHERE
            sc.c_id = 0
        AND sc.score = 100
    ) t
INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id

即先执行sc表的过滤,再进行表连接

执行时间为:0.054s

和之前没有建s_id索引的时间差不多

查看执行计划:

一次非常有趣的sql优化经历

先提取sc再连表,这样效率就高多了,现在的问题是提取sc的时候出现了扫描表,那么现在可以明确需要建立相关索引


CREATE index sc_c_id_index on SC(c_id);
CREATE index sc_score_index on SC(score);

再执行查询:


SELECT
    s.*
FROM
    (
        SELECT
            *
        FROM
            SC sc
        WHERE
            sc.c_id = 0
        AND sc.score = 100
    ) t
</code><p>`INNER JOIN Student s ON t.s_id = s.s_id`
</p></pre>
<blockquote style='padding: 10px 15px 10px 1rem;color: rgb(62, 62, 62);border-left-width: 6px;border-left-color: rgb(220, 230, 240);font-size: 0.8em;line-height: inherit;background: rgb(242, 247, 251);overflow: auto;overflow-wrap: normal;word-break: normal;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;'>
执行时间为:0.001s
</blockquote>
这个时间相当靠谱,快了50倍
执行计划:
<img class="" src="https://www.javazhiyin.com/wp-content/uploads/2019/03/java8-1552647474.png" src="https://www.javazhiyin.com/wp-content/themes/mnews/images/post-loading.gif" alt="一次非常有趣的sql优化经历" title="一次非常有趣的sql优化经历">
我们会看到,先提取sc,再连表,都用到了索引。
<h4 style='margin-top: 1.3em;margin-bottom: 1.3em;font-size: 15px;color: rgb(21, 153, 87);line-height: inherit;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);'>那么再来执行下sql:</h4>
<pre style="font-size: 15px;color: rgb(62, 62, 62);line-height: inherit;text-align: start;background-color: rgb(255, 255, 255);"><code class="hljs sql" style="margin-right: 2px;margin-left: 2px;padding: 0.5em;font-size: 12px;color: white;line-height: 15px;border-radius: 0px;background: rgb(51, 51, 51);font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;display: block;overflow-x: auto;word-spacing: -3px;letter-spacing: 0px;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow-y: auto !important;">SELECT s.* from 
Student s
INNER JOIN SC sc
on sc.s_id = s.s_id
</code><p>`where sc.c_id=0 and sc.score=100`
</p></pre>
<blockquote style='padding: 10px 15px 10px 1rem;color: rgb(62, 62, 62);border-left-width: 6px;border-left-color: rgb(220, 230, 240);font-size: 0.8em;line-height: inherit;background: rgb(242, 247, 251);overflow: auto;overflow-wrap: normal;word-break: normal;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;'>
执行时间0.001s
</blockquote>
执行计划:
<img class="" src="https://www.javazhiyin.com/wp-content/uploads/2019/03/java9-1552647475.png" src="https://www.javazhiyin.com/wp-content/themes/mnews/images/post-loading.gif" alt="一次非常有趣的sql优化经历" title="一次非常有趣的sql优化经历">
这里是mysql进行了查询语句优化,先执行了where过滤,再执行连接操作,且都用到了索引。
调整内容为SC表的数据增长到300W,学生分数更为离散。
<h4 style='margin-top: 1.3em;margin-bottom: 1.3em;font-size: 15px;color: rgb(21, 153, 87);line-height: inherit;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);'>先回顾下:</h4>
<pre style="font-size: 15px;color: rgb(62, 62, 62);line-height: inherit;text-align: start;background-color: rgb(255, 255, 255);"><code class="hljs sql" style="margin-right: 2px;margin-left: 2px;padding: 0.5em;font-size: 12px;color: white;line-height: 15px;border-radius: 0px;background: rgb(51, 51, 51);font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;display: block;overflow-x: auto;word-spacing: -3px;letter-spacing: 0px;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow-y: auto !important;">show index from SC

这个时间相当靠谱,快了50倍

一次非常有趣的sql优化经历 一次非常有趣的sql优化经历

调整内容为SC表的数据增长到300W,学生分数更为离散。

一次非常有趣的sql优化经历

执行sql


SELECT s.* from 
Student s
INNER JOIN SC sc
on sc.s_id = s.s_id
</code><p>`where sc.c_id=81 and sc.score=84`
</p></pre>
<blockquote style='padding: 10px 15px 10px 1rem;color: rgb(62, 62, 62);border-left-width: 6px;border-left-color: rgb(220, 230, 240);font-size: 0.8em;line-height: inherit;background: rgb(242, 247, 251);overflow: auto;overflow-wrap: normal;word-break: normal;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;'>
执行时间:0.061s
</blockquote>
这个时间稍微慢了点
<h4 style='margin-top: 1.3em;margin-bottom: 1.3em;font-size: 15px;color: rgb(21, 153, 87);line-height: inherit;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);'>执行计划:</h4>
<img class="" src="https://www.javazhiyin.com/wp-content/uploads/2019/03/java9-1552647475-1.png" src="https://www.javazhiyin.com/wp-content/themes/mnews/images/post-loading.gif" alt="一次非常有趣的sql优化经历" title="一次非常有趣的sql优化经历">
这里用到了intersect并集操作,即两个索引同时检索的结果再求并集,再看字段score和c_id的区分度,单从一个字段看,区分度都不是很大,从SC表检索,c_id=81检索的结果是70001,score=84的结果是39425。
而c_id=81 and score=84 的结果是897,即这两个字段联合起来的区分度是比较高的,因此建立联合索引查询效率将会更高,从另外一个角度看,该表的数据是300w,以后会更多,就索引存储而言,都是不小的数目,随着数据量的增加,索引就不能全部加载到内存,而是要从磁盘去读取,这样索引的个数越多,读磁盘的开销就越大,因此根据具体业务情况建立多列的联合索引是必要的,那么我们来试试吧。
<pre style="font-size: 15px;color: rgb(62, 62, 62);line-height: inherit;text-align: start;background-color: rgb(255, 255, 255);"><code class="hljs sql" style="margin-right: 2px;margin-left: 2px;padding: 0.5em;font-size: 12px;color: white;line-height: 15px;border-radius: 0px;background: rgb(51, 51, 51);font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;display: block;overflow-x: auto;word-spacing: -3px;letter-spacing: 0px;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow-y: auto !important;">alter table SC drop index sc_c_id_index;
alter table SC drop index sc_score_index;
create index sc_c_id_score_index on SC(c_id,score);

这个时间稍微慢了点

而c_id=81 and score=84 的结果是897,即这两个字段联合起来的区分度是比较高的,因此建立联合索引查询效率将会更高,从另外一个角度看,该表的数据是300w,以后会更多,就索引存储而言,都是不小的数目,随着数据量的增加,索引就不能全部加载到内存,而是要从磁盘去读取,这样索引的个数越多,读磁盘的开销就越大,因此根据具体业务情况建立多列的联合索引是必要的,那么我们来试试吧。

执行上述查询语句

消耗时间为:0.007s

这个速度还是可以接受的

执行计划:

一次非常有趣的sql优化经历

该语句的优化暂时告一段落

总结:

  • mysql嵌套子查询效率确实比较低
  • 可以将其优化成连接查询
  • 连接表时,可以先用where条件对表进行过滤,然后做表连接 (虽然mysql会对连表语句做优化)

  • 建立合适的索引,必要时建立多列联合索引
  • 学会分析sql执行计划,mysql会对sql进行优化,所以分析执行计划很重要
  • 索引优化

    上面讲到子查询的优化,以及如何建立索引,而且在多个字段索引时,分别对字段建立了单个索引

    后面发现其实建立联合索引效率会更高,尤其是在数据量较大,单个列区分度不高的情况下。

    单列索引

    查询语句如下:

    
    select * from user_test_copy where sex = 2 and type = 2 and age = 10
    

    索引:

    
    CREATE index user_test_index_sex on user_test_copy(sex);
    CREATE index user_test_index_type on user_test_copy(type);
    CREATE index user_test_index_age on user_test_copy(age);
    

    分别对sex,type,age字段做了索引,数据量为300w

    查询时间:0.415s

    执行计划:

    一次非常有趣的sql优化经历

    发现type=index_merge

    这是mysql对多个单列索引的优化,对结果集采用intersect并集操作

    多列索引

    我们可以在这3个列上建立多列索引,将表copy一份以便做测试

    
    create index user_test_index_sex_type_age on user_test(sex,type,age);
    

    查询语句:

    
    select * from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10</code>
    </p></pre>
    <blockquote style='padding: 10px 15px 10px 1rem;color: rgb(62, 62, 62);border-left-width: 6px;border-left-color: rgb(220, 230, 240);font-size: 0.8em;line-height: inherit;background: rgb(242, 247, 251);overflow: auto;overflow-wrap: normal;word-break: normal;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;'>
    执行时间:0.032s
    </blockquote>
    快了10多倍,且多列索引的区分度越高,提高的速度也越多
    执行计划:
    <img class="" src="https://www.javazhiyin.com/wp-content/uploads/2019/03/java0-1552647476.png" src="https://www.javazhiyin.com/wp-content/themes/mnews/images/post-loading.gif" alt="一次非常有趣的sql优化经历" title="一次非常有趣的sql优化经历">
    <h4 style='margin-top: 1.3em;margin-bottom: 1.3em;font-size: 15px;color: rgb(21, 153, 87);line-height: inherit;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);'>最左前缀</h4>
    多列索引还有最左前缀的特性:
    <blockquote style='padding: 10px 15px 10px 1rem;color: rgb(62, 62, 62);border-left-width: 6px;border-left-color: rgb(220, 230, 240);font-size: 0.8em;line-height: inherit;background: rgb(242, 247, 251);overflow: auto;overflow-wrap: normal;word-break: normal;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;'>
    都会使用到索引,即索引的第一个字段sex要出现在where条件中
    </blockquote>
    执行一下语句:
    <pre style="font-size: 15px;color: rgb(62, 62, 62);line-height: inherit;text-align: start;background-color: rgb(255, 255, 255);"><code class="hljs sql" style="margin-right: 2px;margin-left: 2px;padding: 0.5em;font-size: 12px;color: white;line-height: 15px;border-radius: 0px;background: rgb(51, 51, 51);font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;display: block;overflow-x: auto;word-spacing: -3px;letter-spacing: 0px;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow-y: auto !important;">select * from user_test where sex = 2
    select * from user_test where sex = 2 and type = 2
    select * from user_test where sex = 2 and age = 10
    

    快了10多倍,且多列索引的区分度越高,提高的速度也越多

    一次非常有趣的sql优化经历

    索引覆盖

    就是查询的列都建立了索引,这样在获取结果集的时候不用再去磁盘获取其它列的数据,直接返回索引数据即可

    如:

    
    select sex,type,age from user_test where sex = 2 and type = 2 and age = 10</code>
    </p></pre>
    <blockquote style='padding: 10px 15px 10px 1rem;color: rgb(62, 62, 62);border-left-width: 6px;border-left-color: rgb(220, 230, 240);font-size: 0.8em;line-height: inherit;background: rgb(242, 247, 251);overflow: auto;overflow-wrap: normal;word-break: normal;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;'>
    执行时间:0.003s
    </blockquote>
    要比取所有字段快的多
    <h4 style='margin-top: 1.3em;margin-bottom: 1.3em;font-size: 15px;color: rgb(21, 153, 87);line-height: inherit;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;background-color: rgb(255, 255, 255);'>排序</h4>
    <pre style="font-size: 15px;color: rgb(62, 62, 62);line-height: inherit;text-align: start;background-color: rgb(255, 255, 255);"><p>`select * from user_test where sex = 2 and type = 2 ORDER BY user_name`
    </p></pre>
    <blockquote style='padding: 10px 15px 10px 1rem;color: rgb(62, 62, 62);border-left-width: 6px;border-left-color: rgb(220, 230, 240);font-size: 0.8em;line-height: inherit;background: rgb(242, 247, 251);overflow: auto;overflow-wrap: normal;word-break: normal;font-family: "Helvetica Neue", Helvetica, "Hiragino Sans GB", "Microsoft YaHei", Arial, sans-serif;text-align: start;white-space: normal;'>
    时间:0.139s
    </blockquote>
    在排序字段上建立索引会提高排序的效率
    <pre style="font-size: 15px;color: rgb(62, 62, 62);line-height: inherit;text-align: start;background-color: rgb(255, 255, 255);"><code class="hljs sql" style="margin-right: 2px;margin-left: 2px;padding: 0.5em;font-size: 12px;color: white;line-height: 15px;border-radius: 0px;background: rgb(51, 51, 51);font-family: Consolas, Inconsolata, Courier, monospace;display: block;overflow-x: auto;word-spacing: -3px;letter-spacing: 0px;overflow-wrap: normal !important;word-break: normal !important;overflow-y: auto !important;">create index user_name_index on user_test(user_name)
    

    要比取所有字段快的多

    在排序字段上建立索引会提高排序的效率

    最后附上一些sql调优的总结,以后有时间再深入研究

  • 列类型尽量定义成数值类型,且长度尽可能短,如主键和外键,类型字段等等
  • 建立单列索引
  • 根据需要建立多列联合索引
  • 当单个列过滤之后还有很多数据,那么索引的效率将会比较低,即列的区分度较低,那么如果在多个列上建立索引,那么多个列的区分度就大多了,将会有显著的效率提高。

  • 根据业务场景建立覆盖索引
  • 只查询业务需要的字段,如果这些字段被索引覆盖,将极大的提高查询效率

  • 多表连接的字段上需要建立索引
  • 这样可以极大的提高表连接的效率

  • where条件字段上需要建立索引
  • 排序字段上需要建立索引
  • 分组字段上需要建立索引
  • Where条件上不要使用运算函数,以免索引失效
  • 参考文章

    http://www.cnblogs.com/linfangshuhellowored/p/4430293.html http://tech.meituan.com/mysql-index.html http://www.cnblogs.com/Toolo/p/3634563.html http://www.cnblogs.com/mliang/p/3637937.html http://www.cnblogs.com/xwdreamer/archive/2012/07/19/2599494.html http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2012/11/11/2765237.html

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    一次非常有趣的sql优化经历

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